基于層次聚類和BILSTM的光伏短期功率預測模型

摘要： 為解決現(xiàn)有光伏功率預測方法存在效率低和非線性預測精度不高的問題，提出一種混合光伏功率預測模型。首先通過支持向量機（SVM）提取模塊降低輸入數(shù)據(jù)維度；然后利用平衡迭代規(guī)約和聚類（BIRCH）模塊挖掘數(shù)據(jù)中的信息，劃分特征庫；最后根據(jù)光伏功率的波動特性，建立其對應的雙向長短期記憶網(wǎng)絡（BILSTM）預測模型。將提出的混合模型應用于歐洲中期天氣預報中心（ECMWF）提供的真實數(shù)據(jù)集上...